Plugins

Kopfleisten-Quotenabzeichen plus Tab zur Nutzungsüberwachung: Live-Guthaben/verbleibende Quote und Countdown bis zur Zurücksetzung je Anbieter, mit Anfragen, Tokens (Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen/Cache-Schreiben), Cache-Trefferrate, geschätzten Kosten und durchschnittlicher Latenz pro Sitzung, Anbieter, Modell und Client, lokal in SQLite gespeichert mit geräteübergreifendem Import/Export.

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Plugin-Marktplatz in den Einstellungen, der jedes lokale Profil anspricht, nicht nur das laufende: Installieren, Aktualisieren und Entfernen über Web-, Headless- und andere Profile hinweg, mit Warnungen zu Installationsskripten, einer Ansicht installierter Elemente, die auch nicht katalogisierte Profilabhängigkeiten abdeckt, und einem automatischen DSH-Neustart bei Wechsel des aktuellen Profils.

Kontinuierliche Selbstverfeinerungsschleife: persistenter Speicher, periodisches Überprüfen und Verfeinern, sitzungsübergreifendes gemeinsames Wissen und automatisches Rollback über ein vom Modell aufrufbares harness_refine-Tool.

Dateibasierte sitzungsübergreifende Erinnerung: einfache Markdown-Erinnerungsdateien mit automatischer Abruf-Injektion, formatkompatibel mit Claude Codes CLAUDE.md und Erinnerungsdateien, daher ist Migration ein manuelles Dateikopieren.

Xueqiu (Snowball) Marktpanel über dem Composer angedockt: A-Aktien/HK/US-Kurse und -Indizes, Watchlist, Kerzenchart K-Linie mit Volumen, gleitende Durchschnitte und Fadenkreuz-Tooltip, Hotlist, Suche, 7x24-Nachrichten, plus ein ziehbares Mini-Index-Badge — keine Anmeldung erforderlich.

Cache-stabile progressive Werkzeugentdeckung: eine feste tool_search- und tool_dispatch-Oberfläche bei jeder Anfrage, Katalogsuche im Speicher, verschachtelter Dispatch durch die Harness-Pipeline und eine byte-stabile native Werkzeugliste über die Entdeckung hinweg.

Eigenständige Literaturbibliothek für DSH mit optionalem Zotero-Export: Volltext-PDF-Abruf (Unpaywall/arXiv/benutzerdefinierte URL-Vorlagen), lockere Crossref-gestützte Suche, APA/GB-T 7714/MLA/Chicago-Zitationsgenerierung, PDF-Lesegerät im Seitenbereich mit Hervorhebungen und Notizen sowie KI-gestützte Q&A/Übersetzung, die in die aktuelle Konversation gelenkt wird.

AI Company Framework: aus einem Satz eine Multi-Agent-Firma machen — 15 flache Skills (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 Workflow-Vorlagen, AgentTeams-Runtime + Aktivitätspanel, Mitarbeiter-Sidebar mit Isolation pro Session, Feishu-Bot-Bridge (Boss- und pro-Mitarbeiter-Bots, Group-Routing, autonomer Push, Human-Decision-Gate, External-Contact-Guide), SQLite-Memory pro Kunde mit Drei-Schichten-Memory (gruppenübergreifender Merge), /company-Modusumschaltung; kein RAG.

Bringt das Chat-Erlebnis von deepseek.com (Web/App) nach DSH: Prompt direkt bearbeiten und Antworten an Ort und Stelle neu generieren, mit einem Versions-Pager <i/N> je Nachricht (Baummodell, stabil über Unterhaltungen hinweg).

kimi-tide (月汐) ist ein Preset- und regelbasierter Modellrouter für DeepSeek Harness. Benannte Presets und geordnete Regeln für Bilder und Schlüsselwortgruppen leiten jeden Agent-Schritt an beliebige verbundene Provider/Modelle weiter (Kandidaten aus dem vollständigen Host-Katalog, ohne Positivliste).

Findet DSH-Plugins in Community-Katalogen und GitHub/npm; Rangfolge nach Relevanz, Vertrauen, Aktualität und begrenzter Popularität statt nur Sternen.

Verlustfreies Falten des Kontexts für DeepSeek Harness: der älteste Abschnitt wird durch eine Kurzfassung ersetzt, die Originale bleiben im Sitzungsprotokoll erhalten.

Fragt das chinesische Minecraft-Wiki (MediaWiki-API) ab und wandelt rohen Wiki-Text in saubere, KI-lesbare Ausgabe um — Suche, Seiteneinleitung, Ganzseiten-Markdown und Zufallseintrag; Vorlagen, Referenzen, Bilder und Sprachlinks werden entfernt, bevor sie das Modell erreichen.

Modulare Frontier-Ausführungsdisziplin für DSH: beweiserstes Routing über 26 Skills, Dateiplanung im Manus-Stil, Verifikationsgates, Erholung nach Fehlerserien und ein interaktives Web-Dashboard.

model router pro Schritt: benannte Voreinstellungen mit geordneten Bild-/Stichwortgruppen-Regeln leiten jeden Agent-Schritt über jeden eingebundenen Anbieter und jedes Modell und ergänzen Kollaborationsabläufe für Bildtranskription, einen Bildschutz, ein Multi-Plan-Kontingentfeld und Pro-Schritt-Entscheidungs-Beobachtbarkeit.

Authentifizierungs-Gate für die DeepSeek-Harness-Weboberfläche: deckt Seiten, /api, /plugins und WebSocket-Upgrades ab, mit PBKDF2-Hashing, HttpOnly-SameSite-Sitzungscookies und IP-basierter Login-Sperre; Registrierung per Einladungscode; 2FA per TOTP oder Passkeys (mehrere Schlüssel pro Konto, Handy-Registrierung per QR, Anmeldung ohne Benutzernamen und Step-up vor dem Hinzufügen oder Entfernen von Faktoren); Benutzerverwaltungspanel (eigenes Profil, eigene TOTP und Passkeys, Anlegen und Entfernen von Benutzern, Passwort-Reset, Einladungen, Löschen der Passkeys verlorener Geräte); Modell- und API-Schlüssel-Konfigurationsschutz nur für Admins; Benutzerisolation bei REST/list-APIs und WebSocket-Ereignisströmen; Sitzungen überleben Neustarts; JSONL-Auditlog und Fail-Closed-Gateway.

Verschiebt Sitzungen zwischen Workspaces per Drag-and-Drop mit echter In-Place-Migration; stellt verwaiste oder nicht registrierte Sitzungen wieder her; verweist veraltete Workspaces nach Ordnerumbenennungen neu. IDs und Verlauf bleiben intakt, mit Sicherung und Rollback pro Schritt.

Sitzungen zwischen Workspaces in der DeepSeek Harness Web-UI verschieben, archivieren, wiederherstellen sowie portabel sichern/exportieren und importieren.

Dezentraler Multi-Device-Verbund: mDNS-LAN-Erkennung, Schlüsselpaarung und direkte SSH-Ausführung über Netzwerke hinweg.

Sitzungsübergreifendes Markdown-Gedächtnis mit LLM-Wiki/SOUL.md. Standard: erst nach erster Nutzernachricht, nur aktive Sitzung. remember/recall/consolidate/forget, Skill, pack/unpack-Migration, persönliche Erinnerungen im Leerlauf. Dateibudget schützt Index vor Trunkierung; last_access ermöglicht Relevanzabnahme. Nur-Lese-Dashboard: Größe/Aktualität/lint. Index via summary:, ziehbarer Seiten-/Tag-Graph mit Zoom, Filter tag/type/salience/hot/stale, Linkvorschläge, checkup mit priorisierten Maßnahmen. Skill bei Bedarf senkt Start-Payload ~23%. Eigenes Icon und Repo-Feedback. Erfordert DSH-Format v4, offizielles DeepSeek Harness 0.1.7+; Nachrichtenquelle plugin:memory.

Dezentrale Multi-Geräte-Flotte: mDNS-LAN-Erkennung, Schlüssel-Pairing und direkte SSH-Ausführung über Netzwerke hinweg.

Konversationelle Grafana-Operationen: Live-Dashboard-Daten über benannte Quellen hinweg prüfen und dann sichere, überprüfbare Dashboard-Änderungen mit Freigabe und Versionsprüfungen vornehmen.

Perlica- (Arknights: Endfield) thematisierte abgestufte Klangbenachrichtigungen: planbereit, Aufgabe erledigt, Eingabe erforderlich und Fehlertöne; stumm bei normalem Chat, Wiedergabe auf Systemebene (funktioniert im Hintergrund), plattformübergreifend (Windows/macOS/Linux), benutzerdefinierte TTS-Klänge.